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143亿元!史上最大种子轮押注「企业AI定制」
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硅谷初创公司TML以20亿美元刷新了史上最大种子轮融资纪录,引发行业关注。由OpenAI前CTO创办,TML专注于企业定制型AI和消费级产品。投资者更看重企业定制AI,因为它能带来实际收益,构建护城河,符合合规要求,并提供开源解决方案。TML通过强化学习将模型与客户KPI绑定,提供本地或私有云定制模型,快速组装企业专属AI,并实现持续在线学习,从而增强客户粘性。英伟达、AMD、思科等巨头的投资,预示着企业AI定制市场的巨大潜力,Agentic AI将推动大模型在企业级市场的规模化落地。

💰 TML公司获得20亿美元种子轮融资,由OpenAI前CTO创办,a16z领投,英伟达、AMD、思科等大佬跟投。

🎯 TML的核心业务包括企业定制型AI和面向大众的消费级产品,其中企业定制型AI备受关注,旨在通过强化学习(RL)将模型与客户KPI绑定,实现盈利增长。

🛡️ 企业定制型AI具备多重优势:能带来实际收益,构建深厚的技术壁垒,符合合规要求,并提供开源解决方案,降低企业成本。

🔄 TML采用RL for Business模式,通过定制方案实现业务、收入、增长的闭环更新,增强客户粘性,形成长期合作关系。

🚀 英伟达、AMD、思科等巨头的投资,预示着企业AI定制市场的巨大潜力,这些公司同时也是算力和基础设施的供应商,形成“带货闭环”。

原创 特大妹 2025-07-16 16:55 北京

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今天(7月16日),硅谷爆出核弹级新闻:

20亿美金(约 ¥143 亿)

史上最贵种子轮诞生!

你敢相信吗,一家公司刚成立,还没发布任何产品就以20亿美元刷新「史上最大种子轮」圈钱纪录。

这家公司,就是TML(Thinking Machines Lab),由 OpenAI前任 CTO Mira Murati 创办。

这个项目的领投方是硅谷金主爸爸a16z

跟投名单闪瞎眼:英伟达、AMD、思科、Accel、ServiceNow、Jane Street ……,一众大佬赫然在列。

这新公司凭啥拿这么多钱?

因为这个TML公司主要干两件事↓

1、企业定制型AI:用强化学习把模型和客户KPI(营收、利润等)强绑定,俗称 “RL for Business”,说白了,我要给你定制能帮你企业赚钱的AI

2、面向大众的消费级产品:外界猜是下一代ChatGPT竞品,仍在保密中。

这两项,随便哪一个,拿出来都很诱人。

而且,特别值得注意的是,投资人强调,他们更看重的【企业定制型AI】。

Why?道理很简单↓

一、钱在哪,就去哪

资本不想再听模型多聪明,他们要“帮我多赚钱”的硬指标,只认收益。

消费级AI是烧钱赚吆喝,企业级市场才是真金矿,才是真正能够为AI买单的群体。

二、不跟巨头硬刚,修建自己护城河

通用大模型市场基本被GPT、Claude、Gemini、Grok占好坑了。

TML如果去卷模型,很难突围,但行业定制需要深耦合数据+专业流程,进入门槛高、切换成本大,能形成持久黏性和数据壁垒。

三、合规红线友好,容易落地

金融、医疗、政企客户常说“数据出不去,模型必须进来”。这事儿,国外也一样,甚至更严苛(想想GDPR)!

TML提供本地或私有云定制模型,既绕开合规红线,也减少数据迁移/泄漏风险,是企业级AI采购时的硬指标。

四、开源打底,让企业用户省钱又省力

讲真,这一点必须要感谢我们的DeepSeek,彻底让开源模型占了上风,Llama做了这么久没有做好的市场教育,被DeepSeek半年教育透了。

所以,TML不走OpenAI砸钱训巨模的老路,反而以开源模型为起点,再用「模型层融合」技术,就像拼乐高一样,快速组装出企业专属AI。

便宜、灵活、上线快,用户接受度高。

五、客户黏性更强

通过RL for Business(业务强化学习),能直接绑定用户核心业务:业务、收入、增长

RL‑based模型能24×7持续在线学习,而不是一次性精调后就冻结,业务一变,模型秒跟进。这种闭环更新只有定制方案才能做到。

当然,客户锁定性也更强,只要你上了我的“贼船”,就下不来了

英伟达、AMD、思科

的内心戏

巨头们不是人傻钱多,他们在押注一个未来:企业AI定制,即将井喷!

英伟达和AMD既是投资人,更是卖“铲子”(GPU)的。同样,思科是老牌的基础架构厂商,也是卖铲子柄的。

企业级AI定制对算力铲子需求巨大,基础设施改造也能拉动一波,而且还都是资源独占,不能复用。

这招叫:我投资你,是为了让你多买我的货! 

堪称硅谷最强“带货闭环”了。

看到硅谷这波,我们是不是也该期待点什么了。

这些年一直混toB圈,深知生成式AI对toB市场影响有限,但是Agentic AI、智能体可不一样,一定会带来大模型在企业级市场的规模化落地。

为什么这么说?前面巨头们的动作已经说明问题,再看看两者的小比较,是不是就更有谱了↓

这么说吧,企业AI规模化落地,拐点已到,还没有所动作的,要抓紧加码了。

20亿美元种子轮,不是故事的结局,而是开始!

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